基于离散过程神经网络的装备技术状态预测方法

摘要：

针对传统预测方法无法综合分析多维参数中存在的空间聚合及时间累积效应的问题，该文利用离散过程神经网络对装备技术状态多维参数进行预测。针对网络训练中存在的易获得局部最优解的问题，利用混沌粒子群算法对网络学习过程进行了优化。在此基础上，以某装备传动箱油液数据预测为例对该预测方法的有效性进行了验证，优于其他同类预测方法。

关键词：混沌粒子群算法、技术状态预测、离散过程神经网络、空间聚合

所属期刊栏目：46

分类号：TH17;E92

资助基金：部级基金

在线出版日期：2016-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：923-928